Как обучить свёрточную нейронную сеть с помощью TensorFlow.js?
Обучение сверточной нейронной сети (CNN) с использованием TensorFlow.js включает несколько шагов, которые позволяют модели обучаться и делать точные прогнозы. TensorFlow.js — это мощная библиотека, которая позволяет разработчикам создавать и обучать модели машинного обучения непосредственно в браузере или на Node.js. В этом ответе мы рассмотрим процесс обучения CNN с использованием TensorFlow.js, предоставив подробное объяснение каждого шага.
Шаг 1: Подготовка данных
Перед обучением CNN важно собрать и предварительно обработать обучающие данные. Это включает в себя сбор помеченного набора данных, разделение его на наборы для обучения и проверки и выполнение любых необходимых шагов предварительной обработки, таких как изменение размера изображений или нормализация значений пикселей. TensorFlow.js предоставляет такие утилиты, как tf.data и tf.image, для эффективной загрузки и предварительной обработки данных.
Шаг 2: Создание модели
Следующим шагом является определение архитектуры модели CNN. TensorFlow.js предоставляет высокоуровневый API под названием tf.layers, который позволяет разработчикам легко создавать и настраивать слои нейронной сети. Для CNN типичные слои включают сверточные слои, объединяющие слои и полносвязные слои. Эти слои могут быть сложены вместе, чтобы сформировать желаемую архитектуру. Вот пример создания простой модели CNN с использованием tf.layers:
javascript
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.conv2d({
inputShape: [28, 28, 1],
filters: 32,
kernelSize: 3,
activation: 'relu'
}));
model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: 2 }));
model.add(tf.layers.flatten());
model.add(tf.layers.dense({ units: 10, activation: 'softmax' }));
Шаг 3: Компиляция
После создания модели ее необходимо скомпилировать с оптимизатором, функцией потерь и необязательными метриками. Оптимизатор определяет, как модель учится на обучающих данных, функция потерь количественно определяет производительность модели, а метрики предоставляют дополнительные оценочные показатели во время обучения. Вот пример компиляции модели:
javascript
model.compile({
optimizer: 'adam',
loss: 'categoricalCrossentropy',
metrics: ['accuracy']
});
Шаг 4: Обучение
Теперь можно приступать к тренировочному процессу. TensorFlow.js предоставляет метод fit() для обучения модели. Этот метод использует обучающие данные, количество эпох (итераций по всему набору данных) и размер пакета (количество выборок, обрабатываемых за один раз) в качестве параметров. Во время обучения модель настраивает свои внутренние параметры, чтобы минимизировать заданную функцию потерь. Вот пример обучения модели:
javascript
const epochs = 10;
const batchSize = 32;
await model.fit(trainingData, {
epochs,
batchSize,
validationData: validationData,
callbacks: tfvis.show.fitCallbacks(
{ name: 'Training Performance' },
['loss', 'val_loss', 'acc', 'val_acc'],
{ height: 200, callbacks: ['onEpochEnd'] }
)
});
Шаг 5: Оценка и прогноз
После обучения важно оценить производительность модели на невиданных данных. TensorFlow.js предоставляет метод estimate() для вычисления метрик на отдельном тестовом наборе данных. Кроме того, модель можно использовать для прогнозирования новых данных с помощью метода predict(). Вот пример оценки и прогнозирования с помощью обученной модели:
javascript
const evalResult = model.evaluate(testData);
console.log('Test loss:', evalResult[0].dataSync()[0]);
console.log('Test accuracy:', evalResult[1].dataSync()[0]);
const prediction = model.predict(inputData);
prediction.print();
Следуя этим шагам, вы сможете эффективно обучать сверточные нейронные сети с помощью TensorFlow.js. Не забывайте экспериментировать с различными архитектурами, гиперпараметрами и методами оптимизации, чтобы повысить производительность модели.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Развитие машинного обучения:
- Можно ли использовать Kaggle для загрузки финансовых данных и проведения статистического анализа и прогнозирования с использованием эконометрических моделей, таких как R-квадрат, ARIMA или GARCH?
- Если ядро разветвляется с данными, а оригинал является закрытым, может ли разветвленная версия быть общедоступной, и если да, не является ли это нарушением конфиденциальности?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Препятствует ли режим нетерпеливости функциям распределенных вычислений TensorFlow?
- Можно ли использовать облачные решения Google для отделения вычислений от хранилища для более эффективного обучения модели машинного обучения на больших данных?
- Предлагает ли Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматическое получение и настройку ресурсов, а также обеспечивает отключение ресурсов после завершения обучения модели?
- Можно ли без проблем обучать модели машинного обучения на произвольно больших наборах данных?
- При использовании CMLE требует ли создание версии указания источника экспортируемой модели?
Посмотреть больше вопросов и ответов в Продвижение в машинном обучении